TensorFlow函数：tf.metrics.precision

tf.metrics.precision函数

tf.metrics.precision(
    labels,
    predictions,
    weights=None,
    metrics_collections=None,
    updates_collections=None,
    name=None
)

定义在：tensorflow/python/ops/metrics_impl.py.

计算与labels相关的predictions的精度.

该precision函数创建两个局部变量,true_positives和false_positives,它们被用来计算精度.这个值最终返回为precision,这是一种幂等运算,简单的用true_positives除以true_positives和false_positives的和.

为了估计数据流上的度量,该函数创建一个update_op操作来更新这些变量并返回precision.update_op通过weights中相应的值对每个prediction进行加权.

如果weights是None,则权重默认为1,使用权重0来屏蔽值.

参数：

• labels：正确标记(ground truth)的值,该Tensor的维度必须与predictions匹配,将被转换为bool.
• predictions：预测值,任意维度的Tensor,将被转换为bool.
• weights：可选的Tensor,其秩为0或与labels具有相同的秩,并且必须可广播到labels(即,所有维度必须为1或与相应的labels维度相同).
• metrics_collections：precision应添加到的集合的可选列表.
• updates_collections：update_op应添加到的集合的可选列表.
• name：可选的variable_scope名称.

返回：

• precision：标量浮点Tensor,其值为true_positive除以true_positive和false_positives的和.
  
• update_op：适当增加true_positives和false_positives变量的操作,其值匹配precision.

可能引发的异常：

• ValueError：如果predictions和labels有不匹配的形状,或者weights不是None,并且它的形状与predictions不匹配,或者如果metrics_collections或updates_collections中任意一个不是一个列表或元组.
• RuntimeError：如果启用了急切执行.